數據倉庫的目的是構建面向分析的集成化數據環境，為企業提供決策支持（Decision Support）。其實數據倉庫本身並不“生產”任何數據，同時自身也不需要“消費”任何的數據，數據來源於外部，並且開放給外部應用，這也是為什么叫“倉庫”，而不叫“工廠”的原因。因此數據倉庫的基本架構 ...

數倉架構 老生常談 一個數據倉庫是一個統一的架構下組織不同數據源的異類集合。有兩種構建數據倉庫的方法：解釋自上而下的方法和自下而上的方法。 1.自上而下的方法： 基本組件討論如下： 外部源–外部源是從中收集數據的源，與數據類型無關 ...

一、基本概念 ETL，它是Extract、Transform、Load三個單詞的首寫字母。ETL是建立數據倉庫最重要的處理過程，也是工作量最大的環節，一般會占到整個數據倉庫建立的一半工作量。 抽取：從操作型數據源獲取數據； 轉換：轉換數據，使之轉變為適用於查詢和分析 ...

？ 數據倉庫的架構 數據倉庫多維數據模型的設計 1. 什么是數據倉庫 ...

周末閑下來，畫了幅目前主流的數據倉庫的分層結構。 ...

數據倉庫有很多類型的架構方式，按照發展的歷程上，主要有如下幾類標志性。 獨立的數據集市架構。 在最早期的數據倉庫建設中，大多是以部門為單位搭建數據倉庫，也就是數據集市，供整個部門使用。這樣能夠很快的構建好數據倉庫，但是缺點是很容易產生不同部門因數據計算口徑不同而導致的數據產出結果不一致 ...

數據層的存儲一般如下： Data Source 數據源一般是業務庫和埋點，當然也會有第三方購買數據等多種數據來源方式。業務庫的存儲一般是Mysql 和 PostgreSql。 ODS 層 ODS 的數據量一般非常大，所以大多數公司會選擇存在HDFS上，即Hive ...

數據倉庫簡介：有些人不理解數據倉庫，認為數據倉庫就是獲取數據，只要會使用hadoop、spark等大數據工具就懂數據倉庫，這樣的認識太片面。如果要從海量數據中總結出一個報表或者是多個報表，大數據工程師足以；如果在有限的資源動態的數據情況下，向前可歷史追溯，向后對不斷增加的報表實現兼容，這就 ...